• Partfinder for Additive Manufacturing

    Partfinder pour la fabrication additive Retrouvez automatiquement vos modèles pour l'impression 3D

Identification automatique des modèles imprimable en 3D

Avec Partfinder, les données CAO de tous les formats courants peuvent être analysées et triées automatiquement pour différents processus d’impression 3D et types de machines.

L’interface web de Partfinder Manager permet une utilisation flexible dans les réseaux d’entreprise. Le langage de script natif facilite grandement l’intégration dans les systèmes PLM. Le calcul multiprocesseur ou le calcul en grappes permettent une analyse rapide et incomparable de grandes quantités de données.

Partfinder est livré avec des interfaces hautes performances pour CATIA, NX, SolidWorks, Creo, JT, STL, STEP, XT, Acis et bien d’autres encore, en créant une conversion par lots ultra-précise.

Profils pour l’analyse et le tri

Avec Partfinder, toutes les données CAO de tous les formats peuvent être analysées automatiquement, quel que soit le processus de fabrication additive. Les modèles 3D sont analysés géométriquement et les attributs contenus dans les données,, comme par exemple les matériaux utilisés, sont extraits. Le tout est ensuite stocké dans une base de données permettant de caractériser les pièces.

Toutes les analyses peuvent être calculées simultanément et des profils définissables par l’utilisateur permettent de personnaliser le travail à réaliser. Grâce à l'exécution en mode batch sur un grand nombre de modèles, même les très grandes bases de données peuvent être triées automatiquement. Nos interfaces natives lisent les attributs et les métadonnées en quelques millisecondes, permettant ainsi un tri préalable. L’analyse automatique de géométrie 3D telle que le calcul des boîtes englobantes, des surfaces et des volumes fournit d’autres aspects importants pour la classification automatique des pièces.

Des analyses avancées telles que les vérifications d’épaisseur de paroi, la détection de petits trous et autres détails peuvent être utilisées pour identifier des zones critiques pour des processus spécifiques.

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